AI在用 | 用ChatGPT、Kimi克隆自己的写作气势派头

机器之能报道编辑:鹊鸲以大模型、AIGC为代表的人工智能浪潮已经在悄然改变着我们生活及工作方法,但绝大部分人依然不知道该如何利用。因此,我们推出了「AI在用」专栏,通过直观、有趣且简洁的人工智能利用案例,来具体介绍AI利用方法,并激发大家思考。  我们也欢迎读者投稿亲自实践的创新型用例。今天,我们分享 X 用户 @theresanaiforit 训练 ChatGPT 像自己一样写作的案例。只需几秒钟克隆另一个你,让“他(她)” 依循你的文笔和气势派头完成写作任务。案例地址:,进入 ChatGPT 页面( )或者透过移

机器之能报道

编辑:鹊鸲

以大模型、AIGC为代表的人工智能浪潮已经在悄然改变着我们生活及工作方法,但绝大部分人依然不知道该如何利用。

因此,我们推出了「AI在用」专栏,通过直观、有趣且简洁的人工智能利用案例,来具体介绍AI利用方法,并激发大家思考。  

我们也欢迎读者投稿亲自实践的创新型用例。

今天,我们分享 X 用户 @theresanaiforit 训练 ChatGPT 像自己一样写作的案例。只需几秒钟克隆另一个你,让“他(她)” 依循你的文笔和气势派头完成写作任务。

AI在用 | 用ChatGPT、Kimi克隆自己的写作气势派头

案例地址:https://twitter.com/theresanaiforit/status/1753792234544156701

首先,进入 ChatGPT 页面( https://chat.openai.com/auth/login )或者透过移动应用 Poe 选择 ChatGPT(每天有一定的免费试用额度),然后开始“培训”——给大模型输出很多你过去的作品,让他领会你的文笔气势派头。

输出提醒( Prompt )以下:

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翻译过来,第一句主要是针对你们之前有对话的情况下,提醒 AI 转入当前话题。

“我希望你扮演一位高端的职业作者,能用英语流畅读写。我会给你供给一些誊写示范,你的目标就是师法它们的写作气势派头、述说方法和语气。

如果你准备开始,请说‘开始’。我会给你写作范本,如果你可以持续,请说‘下一个’,我会给你另一个范本。你只需说“下一个”,我会持续给供给范本,直到我说“收场’     

一旦我说“收场”,你就开始分析我供给的所有这些内容的写作气势派头、述说方法和语气。最后,我会给你一个提醒,师法我的文笔气势派头写一篇新的文章。”

接下来,系统开始按照游戏规则运行,作者给到第一个写作范本,ChatGPT 会提醒“下一个”,要求持续增添学习样本。

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作者持续粘贴第二个范本,并点击回车键。循环往复,不断给它任意数量的写作示例。

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收场时键入“完毕”,以便让 ChatGPT 知道。然后,它会返回对你写作气势派头的基本分析,并询问你想让它写什么。

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是时候施展魔法了!输出提醒,“用和我供给的示范相同的写作气势派头、述说方法和语气写一篇 500 字的文章,讨论习惯的力量。”  结果以下。

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如果你有 GPT-4,可以将自己的作品整理成一个文档上传,省去逐个供给的麻烦。

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需要说明的是,让模型师法你的写作气势派头,意味着需要用自己的数据去喂养,前提是你不介意过于隐私数据的上传。

考虑这个功能非常实用,大多数人可能不会去用付费的大模型服务,我们也尝试了两个目前可以免费利用的模型:

LeChat  ( beta , https://chat.mistral.ai/chat ) Kimi ( https://kimi.moonshot.cn/ )

Le Chat( beta ) 的效果很不理想,接下来看看如何用 Kimi 克隆想要的写作气势派头,完成写作任务。这次我们尝试让它师法一位儿童作者的气势派头。

进入对话页面,输出提醒。提醒内容根据实际需求做了些微调整:

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我们将世界经典童书《长袜子皮皮》的一个章节小说分拆成四部分,逐一“喂给” Kimi。每一个文档字数都尽可能多一些,以便让它更好师法瑞典作者林格伦的写作气势派头:

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收完四个案例后,Kimi 很快返回分析结果(以下)。我们完整阅读过这本经典童书,因此可以判断这个结果还是比较准确。其中,第 1、3、4 和 6 抓到了这部作品最鲜明的特点。

后半部分是 Kimi 师法作品气势派头编写的一个小小说,也确实凸显了它发现的几个特点。比如,对话调皮、与动物互动(想象力)、独立的人物设定。

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结果可能不如人类誊写那么好,我们对第一次的生成结果也不是很满意,但可以持续提醒它修改:“给米米增添两个好朋友,给小说增添一些奇幻的色彩,对话可以更调皮,增加对米米外貌描写,突出她的与众不同”。

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Kimi 师法气势派头的准确率也有六七成,感觉小说可以更曲折一点——提醒,“找到失踪鹦鹉的过程可以更曲折一点”,从结果上来看,还是比较有吸引力的。

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我们的新专栏会带来更多不同大模型的案例演示,欢迎大家留言评论并给出改进建议。

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